IDEから接続する

このページでは、IDEからDatabricksに接続できるようにする開発者ツールの機能をまとめています。

IDE ツールの比較

次の表は、IDE から Databricks に接続するためのツールを比較したものです。

ツール	ユースケース
SSH トンネル	SSH経由でローカルIDEをクラシック、Serverless、またはServerless GPU コンピュートに接続します。 クラスターまたはServerless コンピュートと同じ環境でコードをランします。 機能の詳細については、SSHで接続されたIDEを参照してください。
Databricks Sandbox	SSH を介して、ローカル IDE を軽量な Databricks Serverless コンピュートに接続します。 default環境には、一般的なコーディングエージェントツールとOmnigentのサポートが含まれています。 機能の詳細については、SSHで接続されたIDEを参照してください。
IDE拡張機能	数回のクリックで、Visual Studio CodeまたはCursorをDatabricksワークスペースに接続します。 IDEから宣言型オートメーションバンドルを定義、デプロイ、実行します。 DatabricksコンピュートでローカルのPythonファイルを実行するか、ファイルやノートブックをLakeflow Jobsとして実行します。
Databricks Connect	任意のIDE、ノートブックサーバー、またはカスタムアプリケーションをDatabricksコンピュートに接続します。 Spark APIs を使用してコードを記述し、ローカルの Spark セッションではなく Databricks コンピュートでリモートで実行します。

ツール	ユースケース
SSH トンネル	SSH経由でローカルIDEをクラシック、Serverless、またはServerless GPU コンピュートに接続します。 クラスターまたはServerless コンピュートと同じ環境でコードをランします。 機能の詳細については、SSHで接続されたIDEを参照してください。
Databricks Sandbox	SSH を介して、ローカル IDE を軽量な Databricks Serverless コンピュートに接続します。 default環境には、一般的なコーディングエージェントツールとOmnigentのサポートが含まれています。 機能の詳細については、SSHで接続されたIDEを参照してください。
IDE拡張機能	数回のクリックで、Visual Studio CodeまたはCursorをDatabricksワークスペースに接続します。 IDEから宣言型オートメーションバンドルを定義、デプロイ、実行します。 DatabricksコンピュートでローカルのPythonファイルを実行するか、ファイルやノートブックをLakeflow Jobsとして実行します。
Databricks Connect	任意のIDE、ノートブックサーバー、またはカスタムアプリケーションをDatabricksコンピュートに接続します。 Spark APIs を使用してコードを記述し、ローカルの Spark セッションではなく Databricks コンピュートでリモートで実行します。

SSHで接続されたIDE

SSHトンネルとDatabricks Sandboxの両方が、SSH（Secure Shell）を使用してワークスペース内のDatabricksコンピュートに接続します。以下の表は、2つの機能のユースケースと技術的な違いを比較したものです。

	Databricks SSHトンネル	Databricks Sandbox
主なユースケース	Databricksコンピュート上でのデータエンジニアリング、データサイエンス、およびMachine Learningワークロード向けのIDE駆動型開発。	エージェントループを実行し、信頼できない任意の非SparkコードおよびDatabricks Runtimeコードを安全に実行します。
コンピュートの実行場所	Databricksワークスペース内のクラシックデータプレーンまたはServerlessデータプレーン	Databricksワークスペース内のServerlessデータプレーン
クラスタータイプ	サーバーレスコンピュート 専用シングルユーザークラスター AI Runtime	特別な軽量Serverlessコンピュート
開始時刻	既存のコンピュート Startup 時間と同様	秒
IDのプロパゲーション	SSHセッションを開始したユーザーに対して自動的に認証されます	SSHセッションを開始したユーザーに対して自動的に認証されます
データの永続性	Databricks ワークスペースへの直接接続があります。ワークスペースファイルおよび Unity Catalog 内のデータは、IDE UI、REST API、および Databricks CLI から利用できます。	データは /home/sandbox-agent/ で利用可能であり、サンドボックスが停止しても保持されます。ワークスペースファイルおよびUnity Catalog内のデータは、REST APIおよびDatabricks CLIで利用可能です。
default 環境	Serverless環境またはクラスターと同じ。クラスター上の依存関係を管理するか、ServerlessおよびAI Runtime向けにワークスペースの基本環境を活用するか、プロジェクトのランタイム中に依存関係をインストールします。	default環境には、一般的なコーディングエージェントツールとOmnigentのサポートが含まれています。
SEG（エグレス制御）	ワークスペースから継承	まだ利用できません
イングレス制御（PrivateLink、IP ACL）	利用可能	利用可能

	Databricks SSHトンネル	Databricks Sandbox
主なユースケース	Databricksコンピュート上でのデータエンジニアリング、データサイエンス、およびMachine Learningワークロード向けのIDE駆動型開発。	エージェントループを実行し、信頼できない任意の非SparkコードおよびDatabricks Runtimeコードを安全に実行します。
コンピュートの実行場所	Databricksワークスペース内のクラシックデータプレーンまたはServerlessデータプレーン	Databricksワークスペース内のServerlessデータプレーン
クラスタータイプ	サーバーレスコンピュート 専用シングルユーザークラスター AI Runtime	特別な軽量Serverlessコンピュート
開始時刻	既存のコンピュート Startup 時間と同様	秒
IDのプロパゲーション	SSHセッションを開始したユーザーに対して自動的に認証されます	SSHセッションを開始したユーザーに対して自動的に認証されます
データの永続性	Databricks ワークスペースへの直接接続があります。ワークスペースファイルおよび Unity Catalog 内のデータは、IDE UI、REST API、および Databricks CLI から利用できます。	データは /home/sandbox-agent/ で利用可能であり、サンドボックスが停止しても保持されます。ワークスペースファイルおよびUnity Catalog内のデータは、REST APIおよびDatabricks CLIで利用可能です。
default 環境	Serverless環境またはクラスターと同じ。クラスター上の依存関係を管理するか、ServerlessおよびAI Runtime向けにワークスペースの基本環境を活用するか、プロジェクトのランタイム中に依存関係をインストールします。	default環境には、一般的なコーディングエージェントツールとOmnigentのサポートが含まれています。
SEG（エグレス制御）	ワークスペースから継承	まだ利用できません
イングレス制御（PrivateLink、IP ACL）	利用可能	利用可能